Modélisation des interactions entre neurones et astrocytes : Application au traitement de l'information cérébrale

Au cours des dernières décennies, la littérature scientifique a de plus en plus reconnu les astrocytes comme des acteurs actifs dans le traitement et la transmission de l’information neuronale, plutôt que de simples cellules de soutien métabolique. Des études ont démontré leur implication dans la modulation de l’activité neuronale, de la fréquence de décharge, des modes de décharge, ainsi que dans la plasticité synaptique et dans le processus de mémorisation. Ce travail en s’appuyant sur ces résultats vise à atteindre les objectifs suivants : (1) proposer un modèle computationnel simplifié des interactions neurone–astrocyte au niveau de la synapse tripartite; (2) étendre ce modèle à l’échelle d’un réseau afin d’explorer le rôle des astrocytes dans la génération des états d’activation (up) et d’inhibition (down) ; et (3)intégrer les astrocytes dans des réseaux neuronaux impulsionnels(SNNs).Nos travaux ont révélé que les astrocytes modulent les schémas de décharge en régulant dynamiquement les voies synaptiques,induisant des effets excitatoires excitateurs ou inhibiteurs selon la force synaptique, et générant des oscillations autoentretenues. A l’échelle du réseau, a montré que les astrocytes favorisent les transitions entre activité asynchrone et états up-down, confirmant leur influence sur la dynamique à l’échelle populationnelle.Cela pourrait constituer un mécanisme de predictive coding :durant les états up, les astrocytes pourraient renforcer les connexions synaptiques lorsque la représentation interne du cerveau (mémoire) diffère fortement du stimulus réel, tandis que durant les états down, ils pourraient affaiblir ces connexions. Les oscillations auto-entretenues ont également été observées à cette échelle. Enfin, les astrocytes ont été intégrés aux SNNs, et les modèles neuronaux ont été améliorés, passant du modèle LIF standard au modèle AdEx, plus réaliste biologiquement. En utilisant un apprentissage non supervisé basé sur la STDP, lesréseaux enrichis par des astrocytes ont montré de meilleures performances en classification de chiffres manuscrits.Notamment, les réseaux basés sur LIF avec astrocytes ont surpassé leurs homologues sans astrocytes. Les réseaux AdEx se sont révélés plus performants dans des conditions contraintes,telles qu’un nombre limité de données ou un faible nombre d’époques d’entraînement.L’ensemble de ces résultats soulignent le rôle essentiel des astrocytes dans la régulation de l’excitabilité, de l’activité rythmique et de la plasticité synaptique à différentes échelles de la modélisation neuronale.